배경 / 문제점

사람에 의존하는 공정에서 오는 운영 효율의 정체

롯데 우라와 공장은 일본에서 최대 생산량을 다루는 제과 전문 사업장입니다. 초콜릿과 사탕, 냉동 디저트, 아이스크림 제품이 이곳에서 생산됩니다.
식음료 업계는 자동화가 진행되고 있기는 하지만, 적용 범위가 넓지는 않습니다. 롯데는 문제를 제대로 파악하지 못했고 의사결정 규칙이 명확하지 않았습니다. 숙련된 엔지니어의 “경험”에 의존해 운영 중인 공정도 많았습니다. 따라서 앞으로 숙련된 엔지니어의 퇴직과 향후 노동력의 부족은 물론 생산 라인 중단 시 대응할 인력과 시간의 부족, 기계 이상으로 인한 장애와 같은 문제가 예상되는 상황이었습니다. 따라서 IoT(사물인터넷)를 이용해 생산과 관련된 공정을 모두 한곳에서 제어할 수 있는 솔루션을 구현할 필요성이 제기되었습니다.

솔루션

숙련된 엔지니어의 기능과 지식의 디지털화 및 분석

롯데는 추후 전 라인으로 확대한다는 목표 하에 복잡한 “Yukimi Daifuku”(바닐라 아이스크림에 쌀 도우를 두른 냉동 제과 제품)제조 공정에 이 솔루션을 구현했습니다. 이 솔루션을 이용하면 생산 환경에서 나오는 데이터를 실시간으로 진단하고 오프라인으로 분석할 수 있습니다.
(1단계) 솔루션을 제대로 구현하고 활용하기 위해 온도와 진동, 압력, 전류 등을 측정할 수 있는 센서를 설치하고 쌀 도우의 마감과 관련된 데이터를 수집하였습니다. 전에는 분야 전문가의 “경험”에 의존하던 일이었습니다.
(2단계) 데이터 분석을 통해 쌀 도우의 마감과 생산 시 소모되는 전류 간에 상관관계를 밝히고 새 진단 규칙을 마련했습니다.
(3단계) 현재 쌀 도우 제조 공정뿐만 아니라 라인 전체에서 데이터를 수집해 이용하고 제어하는 시스템을 구축, 개발 중입니다.

효과

라인 전체를 스마트하게

자동 데이터 수집과 활용 프로세스를 특정 영역에서 시작해 라인 전체로 점차 확대하였습니다. 스마트 제조 라인을 구현해 “예방 정비”(마모나 문제의 징후를 사전에 탐지), “품질 안정”(정상제품 생산 확대)을 성공리에 시작했으며, 마침내 생산성 향상도 이룩하였습니다.

SMKL

라인 전체에서 데이터 활용

Level D

개선

Making ROI bigger step by step by using SMKL.

Level C

분석

Level B

시각화

Level A

수집

Level 1

근로자

Level 2

작업장

Level 3

공장

Level 4

공급망

성숙도관리 수준

데이터 분석

• STEP IC1 :

  데이터 시각화
  (데이터 수집과 처리)
• STEP IIC2 :

  데이터 분석과 활용
  (실시간 데이터 처리)
• STEP IIIB3 :

  라인 전체에 적용

처음에는 공정 일부 구간에서 데이터를 수집한 후 실시간으로 분석하고 활용하였습니다. 이후 공정 일부 구간에서 라인 전체로 확대할 수 있었습니다.